Was ist das Data Mining?

Bei Data Mining handelt es sich um einen interdisziplinären Ansatz, der Methoden aus der Informatik und der Statistik verwendet. Häufig kommen Verfahren aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens zum Einsatz. Eine kurze Einführung in das Thema „maschinelles Lernen“ habe ich bereits in einem Beitrag gegeben.

Was sind die Vorteile von Data Mining und Big Data?

Durch die enormen Fortschritte im Bereich der Big-Data-Technologien sowie günstigerer und leistungsfähigerer Hardware für die Nutzung von umfangreichen strukturierten und unstrukturierten Datenmengen können Data Mining und Big Data immer bessere Ergebnisse mit höherer Relevanz liefern.

Was sind die Algorithmen von Data Mining?

Die eingesetzten Algorithmen kommen aus der Statistik, künstlichen Intelligenz oder dem maschinellen Lernen. Data Mining ist ein breites Forschungsfeld und nutzt zur Mustererkennung in Datenbeständen verschiedene Algorithmen aus der Mathematik, Statistik und Informatik.

Was ist Data Mining in der Medizin?

In der Medizin kann Data Mining insbesondere dabei helfen, unstrukturierte Daten wie Bilder zu analysieren und dabei Muster zu erkennen. So haben Ärzte und Wissenschaftlicher die Möglichkeit, Krankheiten schneller oder mit einer höheren Genauigkeit zu identifizieren. Ein großes Themengebiet von Data Mining ist die Vorhersage von Maschinenausfällen.

Das Data Mining beschreibt den eigentlichen Vorgang der Analyse von Daten in Bezug auf relevante Zusammenhänge und Erkenntnisse und kann auch auf kleiner Datenbasis zur Anwendung kommen.

Was kümmert sich das Data Mining um?

Während Big Data große Datenmengen liefert und die geeignete technische Plattform für eine effiziente Verarbeitung zur Verfügung stellt, kümmert sich das Data Mining um den eigentlichen Vorgang der Gewinnung von Erkenntnissen aus den vorliegenden Daten.

Was sind die Aufgabenstellungen des Data-Mining?

Typische Aufgabenstellungen des Data-Mining sind: Klassifikation: bisher nicht Klassen zugeordnete Elemente werden den bestehenden Klassen zugeordnet. Assoziationsanalyse: Identifizierung von Zusammenhängen und Abhängigkeiten in den Daten in Form von Regeln wie „Aus A und B folgt normalerweise C“.

Was ist Data Mining in der Logistik?

Ein großes Themengebiet von Data Mining ist die Vorhersage von Maschinenausfällen. Häufig wird hier auch von Predictive Maintenance gesprochen, was in Deutsch sowas wie „vorausschauende Wartung“ bedeutet. Auch in der Logistik kann Data Mining eingesetzt werden, um Geschäftsprozesse und Lieferketten zu optimieren.

Welche Aufgaben sind für das Data Mining angewandt?

Die für das Data Mining angewandten Methoden haben jeweils definierte Ziele und werden einzelnen Aufgaben zugeordnet. Diese Aufgaben lassen sich beispielsweise in folgende Einzelbereiche aufteilen: Klassifikation. Segmentierung. Prognose. Abhängigkeitsanalyse. Abweichungsanalyse.